Predictive Quality

Ausschuss reduzieren

KI-unterstützte Bewertung von Ultrapräzisions-bearbeitungsprozessen

Beschreibung

Die Herausforderung des Miniaturisierungstrends in Hochtechnologiesektoren besteht in der Fertigung von Bauteilen die präzise und funktionsfähig sind. Prozessstörungen und Artefakte werden erst ex-situ erkannt oder gar nicht erfasst. Die Überwachung von auftretenden Fehlern während des Prozesses kann bei der Bewertung des Prozesses und Erzeugnis helfen. Mit Hilfe der Ultrapräzisionszerspanung können optische und funktionale Bauteile mit Strukturgrößen um Submillimeter –Bereich gefertigt werden, dazu werden Diamantschneiden verwendet. Der UP-Use Case demonstriert die Detektion von Fertigungsfehlern bei der Herstellung von Noppenelementen durch die Analyse der Maschinendaten. Dafür wurde eine KI trainiert um Artefakte, wie übriggebliebene Späne in Bilddaten zu erkennen und die Bauteile in zwei Gruppen einzuteilen. Je nach Definition der Grenzparameter für die Einteilung können die Bauteile mit einer hohen Zuverlässigkeit den richtigen Gruppen zugeordnet werden. Zudem kann über die Positionsdaten der Maschine die Soll-Geometrie geprüft und validiert werden.

EINORDNUNG

In-situ Überwachung von Artefakten Zerspanungsprozessen.

Schwerpunkte

  • Automatisierte Merkmalserfassung
  • Verschleißerkennung
  • Reduktion von Qualitätsartefakten
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